這項研究探討了ChatGPT-4在遠程皮膚科的應用，將其在圖像描述和診斷生成的表現與人類醫生進行比較。分析了154個遠程諮詢，結果顯示ChatGPT-4的第一診斷一致性為70.8%，前三名一致性達87.7%。此外，該聊天機器人的圖像描述準確率高達84.4%，超過人類醫生。這些結果顯示，ChatGPT-4在提升遠程皮膚科診斷和圖像分析方面具有潛力，暗示人工智慧在醫療領域的未來角色。 PubMed DOI

這項研究評估了多種人工智慧模型在診斷口腔潛在惡性病變（OPMLs）的準確性，特別是ChatGPT 3.5、4.0、4o和Gemini。研究使用42個案例和兩個數據集的影像進行測試。結果顯示，GPT 4o在文本診斷中表現最佳，正確回答27個案例，其次是GPT 4.0、3.5和Gemini。在影像識別方面，GPT 4o也優於Gemini。不過，這些模型的準確性仍未達到專家水平，顯示出中等到良好的協議程度。研究指出，雖然人工智慧在診斷OPMLs上有潛力，但整合進臨床實踐時需謹慎。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI開發的GPT-4在病理影像分析中的診斷準確性。研究涵蓋16個器官的44張組織病理影像及100張結直腸活檢顯微照片。GPT-4在腫瘤類型和組織來源的整體準確率為0.64，結腸息肉的分類準確率介於0.57到0.75之間。它在區分低級別和高級別不典型增生方面表現良好，準確率達0.88，對腺癌檢測的敏感性也很高。整體來看，GPT-4的表現與病理住院醫師相當，顯示其作為輔助工具的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在分析葡萄膜黑色素瘤患者案例並提供治療建議的能力。研究回顧了40名患者的案例，發現ChatGPT的手術建議準確性為55%，排除眼球摘除後提高至75%。與三位專家的建議一致性分別為50%、55%和57%，在排除眼球摘除後則提升至70%至75%。雖然ChatGPT在簡單案例中表現不錯，但在處理更複雜的情況時仍有其限制，顯示出需要更全面的患者評估。 PubMed DOI

你的研究聽起來真的很有趣，針對皮膚科的重要領域進行探討。評估像 ChatGPT-4o 這樣的 AI 模型在分類皮膚病變的準確性，能提供臨床應用的寶貴見解。 特別是你提到使用皮膚鏡影像在區分鱗狀細胞癌 (SCC) 和基底細胞癌 (BCC) 上的限制，這點非常重要，因為這兩種皮膚癌的治療和預後差異很大。 如果你有具體的研究發現、方法或結論想分享，隨時可以告訴我！ PubMed DOI

您的研究強調了將像 ChatGPT 這樣的 AI 工具整合進醫療保健的重要性，特別是在皮膚科領域。雖然 AI 有助於診斷黑色素瘤等疾病，但目前 ChatGPT 在準確性上仍有不足，顯示出持續研究和開發的必要性。未來的改進應著重於提升模型對醫療影像和臨床數據的理解，以更好地支持醫療專業人員的決策需求。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4V在診斷皮膚病時，單用文字的準確率很高（89%），只看圖片就明顯下降（54%），圖片加文字也沒更好。治療建議方面，GPT-4V表現不錯但還沒達到專家水準，圖片加文字時最好。整體來說，GPT-4V適合當輔助工具，尤其擅長處理文字，但圖片判讀和多模態整合還需加強。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT 3.5在皮膚科住院醫師考題表現不如資深醫師，只能應付簡單題目；4.0版雖然進步，能達到部分初中階醫師水準，但遇到難題還是有瓶頸。整體來說，ChatGPT 4.0在皮膚科教育有潛力，但目前還無法取代資深醫師，未來若持續進步，對醫學訓練會更有幫助。 PubMed DOI

ChatGPT 這類 AI 語言模型，已經用在皮膚科，幫忙解讀資料、協助診斷和提升醫病溝通。結合 CNN 等影像分析工具後，能整合文字和圖片資訊，讓診斷更精準。不過，ChatGPT 不能直接看圖，有時也會出錯，像病人隱私和醫師責任這些倫理問題還是要注意。未來有望發展更整合的 AI 系統，讓皮膚科照護更進步。 PubMed DOI

研究發現，ChatGPT-4o在診斷深色皮膚的黑色素瘤時，準確率明顯低於淺色皮膚，無論敏感度、特異性或整體表現都較差。這顯示AI在膚色多元性不足時容易產生偏誤，未來皮膚科資料庫應納入更多不同膚色的影像。 PubMed DOI